Faire mieux avec moins.
C'est, en résumé, ce à quoi sont confrontées la plupart des DSI dans le cadre de la gestion de leur service desk. Surmonter ce défi n'est pourtant pas aussi complexe qu'il n'y paraît. Ceci grâce notamment, à la forte croissante de l'automatisation et au développement de l'intelligence artificielle au sein des outils et logiciels, permettant de passer en mode proactif, au lieu d'attendre, et de croiser les doigts pour qu'un incident ne se produise pas.
Afin de donner les moyens à vos équipes d'y parvenir, l’approche IDEA pour « Intelligence Driven Experience Automation » constitue un bon point de départ.
Service desk : cas d'usage de l'automatisation et du machine learning
Traditionnellement, le service desk travaille de manière réactive en résolvant un problème une fois qu'il s'est produit. Il s'agit d'une stratégie d'intervention simple qui consiste à exécuter une maintenance de type « run-to-failure » où les actifs sont délibérément autorisés à fonctionner jusqu'à ce qu'ils tombent en panne, auquel cas une maintenance réactive est effectuée.
Aujourd'hui, la montée en puissance de l'intelligence artificielle et du machine learning permet d'anticiper les problèmes. On parle alors de gestion proactive qui repose sur une bonne utilisation des données.
L'automatisation doit se concentrer sur les tâches où l'intervention humaine offre le moins de valeur business. Gartner recommande ainsi de commencer par les éléments de base, comme :
- La réinitialisation du mot de passe ;
- Les demandes de déploiement d'applications ;
- La mise à disposition de nouveaux terminaux ;
- Les demandes d'accès aux fichiers, aux imprimantes et aux applications.
Une fois que les processus de base sont automatisés, les directions informatiques peuvent viser une automatisation plus complexe telle que :
- La configuration automatique de l'espace de travail d'un utilisateur en fonction de ses habitudes d'utilisation et de la segmentation des paramètres de travail ou des personas ;
- le déploiement automatique des mises à jour du système d'exploitation et des applications en fonction des habitudes d'utilisation et du faible risque de problèmes de compatibilité ;
- la gestion des différents canaux de communication et de travail dans le cloud (Microsoft SharePoint, Teams, canaux Slack, groupes de distribution et de sécurité, Active Directory, etc.) ;
- La définition du niveau d'automatisation en fonction des politiques financières et des besoins de performance (par exemple : analyse automatique des niveaux de service attributés en fonction des exigences de performance).
IDEA : un concept qui démocratise l’intelligence artificielle et l'automatisation
IDEA (« Intelligence Driven Experience Automation ») représente un changement radical dans la façon dont l'automatisation est réalisée, par rapport à celle, traditionnelle, qui était déclenchée par des événements, des flux de travail ou des actions humaines.
Cette démarche se nourrit de l'intelligence artificielle pour anticiper les points d'alertes, les traiter automatiquement lorsque c'est possible, et continuer à apprendre et à progresser grâce au machine learning. Cette gestion proactive des services utilise ainsi des données en temps réel pour organiser et planifier les interventions, les mises à jour ou les alertes. Exemples.
Le self - Healing
Le self-healing est une solution intelligente qui permet d'identifier un problème et de le résoudre. Le système est ainsi capable de « s'auto-réparer » sans que l’utilisateur n’ai été interrompu et que le service desk n’ai été sollicité.
Imaginons qu'au moment de lancer une visioconférence, un utilisateur ne parvienne pas à se faire entendre ou à entendre les autres participants. Avec le self-healing appelé à la rescousse, le système peut détecter un problème de driver audio sur le PC (phase de diagnostic) et propose de procéder à sa mise à jour pour régler l’incident (phase d'intervention).
le monitoring proactif
Il s'agit d'une stratégie de surveillance de vos actifs informatiques afin d'identifier de potentiels problèmes au sein de l'infrastructure et des applications informatiques, avant même que les utilisateurs ne les remarquent et ne s'en plaignent.
Il est ainsi possible d’automatiser un système intelligent se surveillance avec un tableau de bord global et un véritable bulletin de santé de votre infrastructure constamment mis à jour. Les données sont analysées en temps réel afin de nourrir un moteur d'intelligence artificielle qui améliore en continu son fonctionnement et la finesse de ses alertes.
La detection automatique des alertes et des incidents
À partir des données existantes des outils ITSM, il est possible d’analyser, à l'aide du machine learning ; les modèles, les tendances et les motifs qui se produisent selon les tickets afin d'identifier plus facilement les problèmes qui affectent le plus de personnes.
Nous sommes ici dans une détection automatique des alertes et des incidents afin d'agir avant que l'utilisateur final ne le fasse et de mieux répartir ses ressources le cas échéant. Cette technologie est nouvelle, mais se développe de plus en plus et constitue le futur de l'automatisation et de l'intelligence artificielle pour les DSI.
L'automatisation n'est plus une tendance ou un buzz word. C'est une réalité concrète que les DSI peuvent expérimenter pour gagner du temps, de l'argent et mieux répartir leurs talents selon les projets stratégiques à forte valeur ajoutée. La technologie est donc au service des agents afin de proposer les meilleurs services informatiques possibles.
Si vous souhaitez en savoir plus sur notre solution d'automatisation intelligente, n'hésitez pas à contacter nos experts pour obtenir votre démo personnalisée de nos solutions.
